生物信息學算法導論

《生物信息學算法導論》是2007年化學工業出版社出版的圖書，作者是(美)N.C.瓊斯 ，(美)P.A.帕夫納。

基本介紹

• 書名：生物信息學算法導論
• 作者：(美)N.C.瓊斯 ，(美)P.A.帕夫納
• ISBN：10位[7122001695] 13位[9787122001696]
• 定價：45.00 元
• 出版社：化學工業出版社
• 出版時間：2007-07

內容簡介

這是一本關於生物信息學算法和計算思想的導論性教科書，原著由國際上的權威學者撰寫，經國內知名專家精心翻譯為中文，系統介紹推動生物信息學不斷進步的算法原理。

全書強調的是算法中思想的運用，而不是對表面上並不相關的各類問題進行簡單的堆砌。體現了以下特色：闡述生物學中的相關問題，涉及對問題的模型化處理並提供一種或多種解決方案；簡要介紹生物信息學領域領軍人物；饒有趣味的小插圖使得概念更加具體和形象，方法更容易被領會，激勵學生學習的興趣並鼓勵他們加入到生物信息學研究工作中來。

書中的大量論述表明：較少的幾種設計思想就能解決大量的生物學難題。

編輯推薦

目前，可供本科學生使用的生物信息學著作為數不多，本書恰恰是其中的一本。國內生物信息學，計算生物學、計算數學等領域的本科生、研究生和其他研究人員，會從書中汲取基本的算法原理、解決實際問題的方法和技巧，進而更好地從事相關研究工作。

目錄

1 緒論

2 算法與複雜性

2.1 算法是什麼？

2.2 生物學算法與計算機算法

2.3 找錢問題

2.4 正確的與錯誤的算法

2.5 遞歸算法

2.6 疊代算法與遞歸算法的比較

2.7 快速算法與慢速算法的比較

2.8 大O記號

2.9 算法設計技術

2.10 易處理與不易處理問題的比較

2.11 附註

人物天地：Richard Karp

2.12 問題

3 分子生物學簡介

3.1 生命是由什麼組成的？

3.2 什麼是遺傳物質？

3.3 基因是乾什麼的？

3.4 哪些分子編碼基因？

3.5 DNA的結構是怎樣的？

3.6 在DNA和蛋白質間傳遞信息的物質是什麼？

3.7 蛋白質是由什麼組成的？

3.8 我們該如何去分析DNA？

3.9 一個物種的個體差異是怎樣產生的？

3.10 不同物種間有怎樣的差異？

3.11 為什麼要搞生物信息學？

人物天地：Russell F.Doolittle

4 窮舉搜尋

4.1 限制酶切作圖

4.2 不實用的限制酶切作圖算法

4.3 一個實用的限制酶切作圖算法

4.4 DNA序列上的調控基序

4.5 序列剖面

4.6 基序發現問題

4.7 檢索樹

4.8 發現基序

4.9 發現一個中間字元串

4.10 附註

人物天地：Gary Stormo

4.11 問題

5 貪婪算法

5.1 基因組重排

5.2 反序排序法

5.3 近似算法

5.4 斷點：貪婪的另一面

5.5 貪婪方法與基序發現

5.6 附註

人物天地：David Sankoff

5.7 問題

6 動態規划算法

6.1 DNA序列比較的力量

6.2 找錢問題重述

6.3 曼哈頓遊客問題

6.4 編輯距離與聯配

6.5 最長共同子序列

6.6 全局序列聯配

6.7 得分聯配

6.8 局部序列聯配

6.9 缺口罰分聯配

6.10 多重聯配

6.11 基因預測

6.12 基因預測的統計方法

6.13 基於相似性的基因預測方法

6.14 剪接聯配

6.15 附註

人物天地：Michael Waterman

6.1 6 問題

7 分而治之算法

7.1 排序問題的分治法

7.2 空間效率高的序列聯配

7.3 模序聯配和四個俄羅斯人的加速法

7.4 在亞二次時間內構建聯配

7.5 附註

人物天地：Webb Miller

7.6 問題

8 圖算法

8.1 圖

8.2 圖與遺傳學

8.3 DNA測序

8.4 最短超字元串問題

8.5 作為可選擇測序技術的DNA陣列

8.6 雜交測序

8.7 SBH與Hamilton路問題

8.8 SBH與歐拉路問題

8.9 DNA測序中的片段裝配

8.10 蛋白質測序和鑑定

8.11 肽測序問題

8.12 譜圖

8.13 基於資料庫搜尋的蛋白質鑑定

8.14 譜的卷積

8.15 譜聯配

8.16 附註

8.17 問題

9 組合模式匹配

9.1 重複序列發現

9.2 哈希表

9.3 精確模式匹配

9.4 關鍵字樹

9.5 後綴樹

9.6 啟發式相似性搜尋算法

9.7 近似模式匹配

9.8 BLAST：依靠資料庫的序列比較

9.9 附註

人物天地：Gene Myers

9.10 問題

10 聚類和樹

10.1 基因表達分析

10.2 系統聚類

10.3 k-均值聚類

10.4 聚類和有瑕團

10.5 進化樹

10.6 基於距離的樹重構

10.7 由可加矩陣重構樹

10.8 進化樹與系統聚類

10.9 基於字元的樹重構

10.10 小簡約問題

10.11 大簡約問題

10.12 附註

人物天地：Ron Shamir

10.13 問題

11 隱馬氏模型

11.1 CG島和“公平賭場”

11.2 公平賭場和隱馬氏模型

11.3 解碼算法

11.4 隱馬氏模型參數估計

11.5 剖面隱馬氏模型聯配

11.6 附註

人物天地：David Haussler

11.7 問題

12 隨機化算法

12.1 排序問題回顧

12.2 吉布斯抽樣

12.3 隨機投影

12.4 附註

12.5 問題

參考文獻

索引